摘要：“人工智能+”行动作为国家战略，正驱动智能经济与智能社会迈向深度融合的新阶段。智能经济以人工智能为通用赋能技术，推动重构技术研发范式、培育智能原生业态、拓展消费场景与转化核心稀缺性资源，深刻变革传统经济运行逻辑。人工智能从技术创新上升为社会基础设施，必然推动经济社会转向智能经济和智能社会深度融合新形态，并催生人力资源发展、人机协同治理、多元参与格局、智慧人居环境与包容性治理体系等新社会图景。面对传统治理模式的不足，须构建以共建共享的算力基础设施、算法审计与可信认证体系、适应性监管框架、民生导向的技术治理与权利保障机制为内容的协同治理框架。

作者：刘典，复旦大学中国研究院副研究员；伍笛凯，湖南中医药大学马克思主义学院讲师

摘自：《学习与实践》2026年第1期

原题：《从形态跃迁到治理革新：“人工智能+”驱动智能经济和智能社会深度融合的新图景》

本文载《社会科学文摘》2026年第6期

当前，全球正经历一场由人工智能引发的深刻变革。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在重塑经济发展模式和社会运行范式。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），标志着“人工智能+”从技术概念升级为国家战略，从部分试点进入全面推广阶段，体现了国家推动科技与经济社会深度融合的坚定决心和系统谋划。《意见》明确提出，深入实施“人工智能+”行动，“促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态”。智能经济与智能社会是人工智能从产业层面向社会系统拓展的必然结果，二者构成技术基底、组织形态和价值目标上相互依存、相互促进的有机整体。智能经济和智能社会向深度融合发展的过程既孕育着巨大的发展机遇，也面临着严峻的治理挑战，迫切需要构建新型发展范式，为中国式现代化提供坚实支撑。

“人工智能+”对传统理论的挑战与重构

一是对传统创新理论的突破。传统创新理论，如熊彼特创新理论、通用技术理论，难以解释人工智能带来的新问题：数据作为核心生产要素的非竞争性如何重塑价值创造逻辑，算法驱动创新的自主性与不可预测性，以及AI引发的伦理风险、社会公平与权力结构变迁。同时，AI颠覆了稀缺性范式——数字产品边际复制成本近乎为零，带来数字丰裕可能，但高质量数据、顶尖算法人才和高端算力又成为新的稀缺资源，可能引发数字鸿沟、算法垄断与新型剥削。

二是对政治经济学理论的革新。劳动价值论面临认知危机：劳动主体从生物局限性转向人机结构性矛盾，传统劳动稀缺性弱化而智能劳动稀缺性凸显。劳动形态中，数据标注、算法驯化等智能劳动形式催生数字生产稀缺结构，进而衍生出数据垄断、算法殖民等新剥削形式。高阶通用人工智能虽能替代生产活动，但无法替代人的自由自觉劳动。生产力方面，AI创造巨大潜能，却也造成传统技能相对过剩；生产关系方面，平台对数据的控制与“数字地租”、开源运动对私有制的挑战、算法管理下的劳动控制与价值分配重塑等，可能加剧阶级固化与社会矛盾。

三是对社会治理理论的重构。“生成式治理”理论表明，AI使治理结构扁平化，促进多方协同，通过预测性决策和个性化方案创新治理方式；但同时，也造成人机协同边界划分、数据隐私保护与算法偏见治理等伦理难题。在全球治理中，数据的全球化流动与地缘政治管控形成“流动性悖论”，折射出技术理想主义与现实政治诉求的冲突。

因此，中国“人工智能+”实践亟须本土化创新，既释放AI经济潜能、缓解传统稀缺要素，又规制新稀缺要素集中、防止数字鸿沟与社会不公。

“人工智能+”驱动智能经济的形态跃迁与稀缺性转化

其一，科技创新：技术研发范式变革与知识生产率跃升。传统科研受限于人类认知与实验条件，知识发现周期长、成本高。人工智能通过大数据挖掘与智能推演，推动科研范式向数据驱动转型。中国有望借此构建战略科技力量，形成具有全球影响力的科研范式。在技术研发上，AI推动研发模式从线性链式向研发、工程、场景一体化协同演进，形成自我优化的创新循环。以自动驾驶为例，Waymo、百度Apollo通过仿真与路测数据构建研发闭环，实现快速演进。国家政策支持AI与生物制造、量子科技等前沿领域协同创新，打通创新链与产业链。AI也深刻影响哲学社会科学：一方面，自然语言处理与多智能体建模使研究者能深度分析大规模数据；另一方面，AI挑战既有伦理与认知框架，促使研究者加强对人机关系、算法治理的理论反思。更高效率的知识生产降低了创新成本，为智能经济提供创新原料，新兴业态反向驱动科研发现新问题，经济增长又反哺前沿研发，形成增强闭环。

其二，产业发展：培育智能原生新模式与产业要素智能化。人工智能与产业深度融合，催生以AI为底层架构的智能原生企业，推动发展范式从“+智能”转向内生驱动的“智能+”。智能原生体系基于数据、算法和算力重新定义产品与商业模式，展现出更强的自适应、自演进能力。例如，Deepseek、文心一言通过生成式大模型重塑人机交互模式；非夕科技基于自适应机器人技术重新定义工业自动化路径。其底层逻辑是利用大模型降低知识生产与分发的边际成本，实现认知任务自动化，打破传统服务业的人力资本依赖，重塑价值创造方式，开辟新兴产业赛道。同时，产业智能化从单点应用走向全要素、全流程系统重构。在制造领域，工业互联网与人工智能的深度融合正重塑生产范式；在农业领域，通过精准化和无人化操作解决农业生产中的信息不对称与规模不经济问题；在服务业领域，服务提供方式发生根本性变革，人工智能推动服务业从“产品导向”向“价值共创”转变。

其三，消费提质：拓展智能消费新场景与智能产品新形态。人工智能通过创造新供给、激发新需求，成为扩大内需的重要引擎。在场景智能化方面，智能终端与物联网协同，形成跨时空的智能消费生态。智能家居系统实现场景集成管理，智能网联汽车将出行空间变为移动智能终端。在产品智能化方面，AI与元宇宙、脑机接口等融合，催生颠覆性体验的智能产品，持续拓展消费边界。在消费价值深化方面，AI提供陪伴型、提效型与情感交互型服务，基于用户画像的个性化决策支持，以及通过情感计算实现的情感识别与陪伴。未来，智能消费向环境智能、情感交互与认知增强跃迁：环境智能实现无感化全域服务；情感计算推动人机关系从工具性向情感伴生转变；认知增强借助脑机接口拓展人类决策边界。这一演进路径将构建以人为中心、智能技术与生命需求深度融合的消费新生态。

其四，要素配置：核心稀缺性资源转移与配置机制革新。传统要素约束正逐步被数据、算法与算力三大新型稀缺性要素所替代。数据维度：高质量标注数据边际效用随规模品质递增，诱发“数据壁垒”与市场集中化，头部企业形成“数据寡头”。若训练数据缺乏多元覆盖，模型将放大现实偏见。算法维度：主流架构形成技术路径依赖，抑制颠覆性探索，高端算法人才缺口大、分布不均。中国人才集中于长三角、京津冀、粤港澳地区；头部城市主攻基础研发，次梯队深耕应用，边缘城市卡位细分赛道。人才流动从产业跟随转向算力锚定。算力维度：高端算力芯片及能源、网络基础设施成为战略性稀缺资源，全球分配不均。发达国家与大型科技企业持续扩大领先优势，其他国家及中小企业面临高成本与基础设施落后等挑战，导致全球AI创新体系断层。

新稀缺性对智能经济的结构性影响体现在：一是加剧创新主体非对称竞争，形成“马太效应”，抑制创新生态多样性；二是放大区域与行业间数字鸿沟，加深结构性不平衡；三是引发全球数字治理碎片化，各国通过数据本地化、出口管制等强化战略利益。

智能经济和智能社会深度融合的鲜明表征

第一，个体能力的认知赋能，指向人力资源发展新方向。认知赋能是智能经济和智能社会深度融合的核心维度。人工智能通过认知增强重塑人才价值链，推动个体从工具使用向能力发展跃迁。《意见》提出“人工智能+”将“创造更加智能的工作方式”，并“推行更富成效的学习方式”，重构了个体与知识、技能的关系。首先，体现在技能体系的结构性重塑上。开发工具降低了高阶技能门槛，使数字鸿沟转向技能鸿沟，催生人机协作新岗位，倒逼教育转向培养人工智能素养等复合型能力。其次，人工智能驱动终身学习落地。个性化学习平台提供自适应培训路径，破解供需错配矛盾，支撑全职业生涯学习体系。认知赋能的根本价值在于实现人的主体性升华。人工智能将人从重复性事务中解放出来，使劳动价值向创造性、情感性活动集中，推动人力资源从执行效率向创新效能跃迁，服务于人的全面发展。

第二，治理领域的技术嵌入，推动人机协同治理新范式。“人工智能+”行动通过推动社会治理领域的技术嵌入引发从工具辅助到人机协同的治理革新。《意见》提出“开创社会治理人机共生新图景”，正是对这一范式转型的战略指引。人工智能赋能社会治理的逻辑在于数字技术与现代化治理的结构性耦合。人工智能大模型处理海量数据，进行系统模拟与推演，为决策提供科学依据。这一耦合也催生治理主体从单一的人转为人机协同复合形态。算法负责执行、识别与感知，人类专注于价值判断、伦理权衡与决断，构成功能互补、责任共担的治理共同体。治理范式革新要求在机制上建立动态敏捷的算法监管框架，实施审计、评估与伦理审查，明确问责机制，确保治理过程透明、公平与可靠。

第三，安全体系的智能增强，形成多元参与治理新格局。在“人工智能+”行动的总体框架下，安全体系智能增强推动公共安全模式转型。《意见》提出“打造安全治理多元共治新格局”，是对智能经济和智能社会深度融合的有力谋划。人工智能技术可以实现风险实时感知、精准预警与智能处置，将被动响应升级为主动防控。在生产安全、网络安全、公共卫生等领域，从事后补救转向事前预警与事中干预。人工智能在安全治理体系的应用推动治理结构变革，从政府单一主体转向政府、企业、社会、公众多元协同网络。人工智能平台降低协调成本，提升覆盖广度与响应灵活性，推动安全体系从静态防御走向积极适应。

第四，资源配置的效率优化，绘制智慧人居环境新画卷。“人工智能+”行动使资源配置转向智能化，推动人居系统向智慧、宜居、可持续演进。对此，《意见》提出“推动城乡智能普惠”。人工智能在交通、能源、物流等系统中协同优化，实现动态均衡与效率提升，推动公共服务从“一刀切”转向个性化、精准化按需供给，提升人民生活各领域满意度。宏观上，智能资源配置会引发人居空间的功能性重构。数字孪生、物联网等技术使物理空间与数字信息深度融合，形成实时感知、动态响应的智能体。智慧社区、数字孪生城市等成为可互动、有韧性的高品质空间，标志着人类居住文明向更高形态演进。

第五，智能鸿沟的有效弥合，促进全球治理体系新发展。智能鸿沟弥合是建立包容、普惠、可持续全球治理体系的关键路径。《意见》呼吁“深化人工智能领域高水平开放”，支持全球南方能力建设，倡导“共建人工智能全球治理体系”。中国推动人工智能公共产品全球化，通过技术开源、算力共享等方式助力发展中国家跨越瓶颈，践行多边主义与技术普惠。机制层面，主张在联合国框架下构建多边、民主、透明的治理规则体系，应对安全、伦理、标准等全球挑战，推动形成具有广泛代表性的国际治理架构。

“人工智能+”驱动智能经济和智能社会深度融合的治理路径

一是创建算力公地与人才共享机制。第一，构建国家算力基础设施共享平台。依托“东数西算”工程，推进跨区域算力协同调度，通过云化调度与按需分配实现集约化供给，优先保障基础研究、民生与中小企业算力需求。第二，建立高端人才定向流动与共享机制。设立国家人工智能专家库，实施协同聘用制度，围绕“卡脖子”领域推行“揭榜挂帅”“赛马机制”，形成需求牵引、资源共享的人才格局。第三，探索基于区块链的算力确权与交易机制。构建算力全域标识与全程追溯体系，通过智能合约自动化执行租赁与结算，支撑全国统一算力市场。

二是建立算法审计与可信认证制度。首先，推行算法备案与透明度强制披露制度。明确高风险系统认定标准、强制备案基本原理、数据来源与风险点，在公共服务领域建立决策可解释性机制，保障公众知情权与异议权。其次，构建第三方算法审计与伦理评估体系。培育独立审计机构，系统开展公平性、安全性、鲁棒性等多维评估，推动常态化抽检与年度审计，督促企业落实伦理合规责任。最后，实施可信认证。建立全国统一认证体系，依据国家标准对通过测试的产品分级认证并授权使用统一标识，形成优者受益的市场环境。

三是打造权威公共信息平台与理性议程。第一，建设国家级人工智能数据开放平台。整合政府、科研、公共事业数据，经脱敏、标注形成覆盖多领域的国家基础数据资源库。第二，建立算法推荐公共价值干预机制。在推荐算法中嵌入促进信息多样性与权威性的模块，设定优质内容最低曝光权重，对虚假信息限流，提供关闭个性化推荐的选项。第三，构建社会影响监测预警系统。建立涵盖就业替代、伦理风险、安全漏洞等指标的多维监测体系，利用人工智能扫描舆情，生成风险研判报告，将其作为调整政策、完善法律的重要依据。

四是设计适应性法律框架与监管沙盒。一方面，建立以基本原则为导向、以风险防范为基础的制度体系。确立安全可控、公平包容、敏捷治理、以人为本等原则，借鉴欧盟四级分类框架实施差异化监管。另一方面，扩大监管沙盒应用深度与广度。在重点领域设立创新试验区，明确准入标准、测试期限与退出机制，建立持续沟通反馈渠道。此外，构建动态评估与响应机制。成立跨部门评估工作组，定期评估法规对创新、竞争、伦理等的影响，引入动态响应机制，并建立由技术、法律、产业、公众组成的多元咨询体系，形成敏捷治理生态。

五是推进民生导向的技术融合与技术监督权制度化。首先，建立民生关键领域负面清单制度。在关系公民基本权利与社会公平的领域，明确禁止或严格限制可能加剧歧视、损害公平、侵犯人格尊严的人工智能应用。其次，完善公民算法权利保障与救济机制。在《中华人民共和国个人信息保护法》基础上，细化知情权、解释权、异议权与拒绝权，整合行政投诉、调解与司法诉讼等低成本救济渠道。最后，构建多元共治的社会影响评估体系。强制要求高风险系统部署前开展社会影响评估，引入政府、企业、专家及公众代表，涵盖就业、公平、安全、隐私等维度。通过共识会议、线上咨询等参与机制，将公众智慧转化为治理规则，实现协同治理。